Big (Social) Data Analytics - Methoden und Anwendungen

Heutzutage stehen Unternehmen enorme Datenmengen bspw. aus Online Social Networks zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten ermöglicht eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. in den Bereichen Produktentwicklung, Marketing und Customer Relationship Management. Im Modul „Big (Social) Data Analytics“ werden hierfür zentrale Methoden vermittelt und fallstudienbasiert illustriert. Präsenztermine:

• Donnerstag, 15. Mai 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 16. Mai 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Donnerstag, 10. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 11. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr

Numerische Methoden für Data Science

Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen ("Big Data") speichern und analysieren zu können. Dies ist entscheidend, um sie für weitere Prozesse zu verwenden. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten. In diesem Modul werden Sie numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.

Präsenztermine:

• Samstag, 09. November 2024, 9:00 - 17:00 Uhr
• Samstag, 07. Dezember 2024, 9:00 - 17:00 Uhr
• Samstag, 11. Januar 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
• Samstag, 08. Februar 2025, 9:00 - 17:00 Uhr

Klausur:

• Samstag, 22. Februar 2025

Mathematische Optimierung betrieblicher Prozesse

Welche Produkte in welchem Umfang soll ein Unternehmen wann produzieren, um gleichzeitig die Nachfrage zu befriedigen, die Produktionskapazitäten auszunutzen und den vorhandenen Lagerplatz einzuhalten? Wann soll welcher Produktionsauftrag auf welcher Maschine einer Fabrik ausgeführt werden, um die Produktionslinien optimal auszulasten? Wie sollten die unterschiedlich qualifizierten Mitarbeiter einer Beratung auf die anstehenden Projekte verteilt werden, um diese effizient zu bewältigen? Dies sind gängige Probleme, die oftmals im Firmenalltag von erfahrenen Planern von Hand gelöst werden. Die Komplexität dieser Probleme steigt jedoch gewöhnlich exponentiell, sodass die händische Planung langwierig wird und nur suboptimale Lösungen liefert. Hier setzt mathematische Optimierung an. Sie lernen in diesem Kurs, welche Möglichkeiten es gibt, Produktionsprozesse und Ressourceneinteilungen mathematisch zu modellieren, und welche Algorithmen geeignet sind, diese zu optimieren. Anhand realitätsnaher Beispiele werden Sie unter Einsatz von Python üben, die Theorie in Praxis umzusetzen. Termine:

• Das Modul wird im Sommersemester 2025 nicht stattfinden.

Data & Process Mining

Die Teilnehmer erhalten fundierte Einblicke in grundlegende Methoden, Verfahren und Konzepte des Data und Process Mining. Sie können diese, unterstützt durch Softwarewerkzeuge, auf gegebene Aufgabenstellungen anwenden und ihre Analyseergebnisse angemessen präsentieren und visualisieren.   Präsenztermine

• Donnerstag, 5. Juni 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 6. Juni 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Donnerstag, 3. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 4. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr

Business Process Management

In diesem Modul lernen Teilnehmer, Geschäftsprozesse auf fachlicher Ebene zu analysieren, modellieren und optimieren. Ferner erhalten sie fundierte Einblicke in deren digitale Transformation und Automation mittels prozessorientierten Informationssystemen. Sie können die für die Realisierung prozessorientierter Informationssysteme bestehenden Anforderungen benennen sowie wesentliche Charakteristika, Kompo­nenten und Funktionen solcher Informations­systeme beschreiben und in einer Gesamtarchitektur einordnen.

Präsenztermine:

• Donnerstag, 14. November 2024, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 15. November 2024, 09:00 - 17:00 Uhr
• Donnerstag, 23. Januar 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 24. Januar 2025, 09:00 - 17:00 Uhr

Infrastruktur & Sicherheit

Die Analyse von großen Datenmengen, die unter anderem zum Zwecke der Business Intelligence und des Data Minings erforderlich ist, erfolgt auf Basis leistungsfähiger Recheninfrastrukturen, die in Rechenzentren zentralisiert sind. Dabei ergeben sich vielfältige Herausforderungen an die Architektur der eingesetzten Hardware, in Bezug auf Betriebsmodelle und ebenso in Hinblick auf die eingesetzten Software Frameworks für verteiltes Rechnen und zur Datenanalyse. Eine weitere Herausforderung stellt in diesem Umfeld die Sicherheit und der Datenschutz der dort verarbeiteten Daten dar. Dies gilt vermehrt in Zeiten des Cloud Computings, das die Systeme für mehrere unabhängige Nutzer zur Verfügung stellt. Die beiden Teile dieses Moduls widmen sich diesen Fragestellungen und vermitteln wesentliche Grundlagen, welche die Teilnehmer in die Lage versetzen, Cloud Computing effizient, effektiv, aber auch sicher und datenschutzfreundlich einzusetzen.  

Grundlagen von Datenbanksystemen

Bevor mit gesammelten Daten irgendwelche Analysen erstellt, Trends entdeckt oder verborgene Zusammenhänge ans Licht gebracht werden können, müssen diese Daten in einem Rechensystem gespeichert werden. Dazu werden Datenbanken genutzt. Dieses Modul führt die Studierenden an die Grundlagen solcher Datenbanksysteme heran. Dabei geht es zum einen um die notwendige Struktur dieser Daten bei der Speicherung und zum anderen über die Möglichkeiten diese Daten auf klassische Weise abzufragen, d.h. aus einer anwendungsabhängigen Fragestellung die tatsächliche Abfrage im Rechner bzw. auf der Datenbank abzuleiten. Datenbanksysteme haben für diesen Zweck so genannte Abfragesprachen. Das Modul führt die Studierenden in die Abfragesprache SQL ein, eine Grundvoraussetzung für den Umgang mit heutigen Datenbanksystemen. Das Modul ist die Grundlage für weiterführende Module im Bereich der Informatik, die sich dann vertieft mit der Analyse von Daten beschäftigen werden. Präsenztermine:

• Freitag, 25. April 2025, 15:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 30. Mai 2025, 14:00 - 18:00 Uhr
• Mittwoch, 23. Juli 2025, 14:00 - 18:00 Uhr

Grundlagen der Mathematik

Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik” vermittelt den Studierenden Grundkenntnisse der höheren Mathematik und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die wichtigsten Themengebiete der Analysis und Linearen Algebra. Insbesondere beherrschen die Studierenden elementare Beweistechniken und sind mit den grundlegenden Begriffen der Mengenlehre, Vektorräumen und Matrizen vertraut. Zusätzlich haben die Studierenden einen Überblick über die Eigenschaften, die eine Funktion charakterisieren, hierzu zählen vor allem die Stetigkeit und Differenzierbarkeit einer Funktion. Außerdem machen sich die Studierenden mit den Definitionen der Konvergenz für Folgen und Reihen und dem Rechnen mit Grenzwerten vertraut. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.

Zeitplan

• Elementare Beweistechniken
• Mengenlehre

• Vektorräume
• Online-Seminar zu Übungsblatt 1 und Übungsblatt 2

• Matrizen
• Online-Seminar zu Übungsblatt 3

• Folgen und Reihen
• Online-Seminar zu Übungsblatt 4

• Funktionen
• Online-Seminar zu Übungsblatt 5

• Online-Seminar zu Übungsblatt 6